Što je prediktivno modeliranje?
Prediktivno modeliranje postupak je korištenja poznatih rezultata za kreiranje, obradu i vrednovanje modela koji se može koristiti za predviđanje budućih rezultata. To je alat koji se koristi u prediktivnoj analitici, tehnici vađenja podataka kojom se pokušava odgovoriti na pitanje "što bi se moglo dogoditi u budućnosti?"
Razumijevanje prediktivnog modeliranja
Brza migracija digitalnih proizvoda stvorila je more podataka koji su lako dostupni i dostupni tvrtkama. Veliki podaci koriste tvrtke za poboljšanje dinamike odnosa kupca i poslovanja. Ova ogromna količina podataka u stvarnom vremenu dobivena je iz izvora poput društvenih medija, povijesti pregledavanja interneta, podataka mobitela i platformi računalnog oblaka.
Analizom povijesnih događaja postoji vjerojatnost da će posao moći predvidjeti što će se dogoditi u budućnosti i u skladu s tim planirati. Međutim, ti su podaci obično nestrukturirani i previše složeni da bi ih ljudi mogli analizirati u kratkom vremenu. Zbog složenosti ogromne količine podataka, tvrtke sve više koriste alate za prediktivnu analitiku kako bi prognozirale ishod događaja koji će se vjerojatno dogoditi u skoroj budućnosti.
Kako funkcionira prediktivna analitika
Prediktivna analitika prikuplja i obrađuje povijesne podatke u ogromnim količinama i koristi moćna računala za procjenu onoga što se dogodilo u prošlosti, a zatim daje procjenu onoga što će se dogoditi u budućnosti.
Prediktivna analitika koristi prediktore ili poznate značajke za stvaranje prediktivnih modela koji će se koristiti u dobivanju rezultata. Prediktivni model može naučiti kako se različite točke podataka međusobno povezuju. Dvije najčešće korištene tehnike prediktivnog modeliranja su regresija i neuronske mreže.
Tvrtke sve više koriste prediktivno modeliranje kako bi predvidjeli događaje koji će se vjerojatno dogoditi u skoroj budućnosti.
Posebna razmatranja
U području statistike, regresija se odnosi na linearni odnos između ulaznih i izlaznih varijabli. Prediktivni model s linearnom funkcijom zahtijeva jednog predviđača ili značajku kako bi se predvidio izlaz / ishod. Na primjer, banka koja se nada da će otkriti pranje novca u svojim ranim fazama može ugraditi linearni prediktivni model.
Banka posebno želi znati koji će se klijenti u nekom trenutku vjerojatno uključiti u pranje novca. Prikazani su svi podaci o klijentima banke i izgrađen je prediktivni model oko vrijednosti dolara u transferima koje je svaki klijent obavio tijekom određenog vremenskog razdoblja.
Model se uči prepoznati razliku između transakcije pranja novca i normalne transakcije. Optimalan ishod ovog modela trebao bi biti obrazac koji signalizira koji kupac pere novac, a koji ne. Ako model primijeti da se za određenu klijenta pojavljuje obrazac prijevare, stvorit će signal za djelovanje kojem će prisustvovati analitičari banke za prevare.
Prediktivni modeli također se koriste u neuronskim mrežama poput strojnog učenja i dubokog učenja, a to su polja umjetne inteligencije (AI). Neuronske mreže nadahnute su ljudskim mozgom i stvorene su mrežom međusobno povezanih čvorova na hijerarhijskim razinama što predstavlja temelj za AI. Moć neuronskih mreža leži u njihovoj sposobnosti da obrađuju nelinearne odnose podataka. Oni su u stanju stvoriti odnose i obrasce između varijabli koje bi se pokazale nemogućim ili previše vremenskim za ljudske analitičare.
Ključni odvodi
- Prediktivno modeliranje postupak je korištenja poznatih rezultata za kreiranje, obradu i vrednovanje modela koji se može koristiti za izradu budućih predviđanja. Dvije najčešće korištene tehnike prediktivnog modeliranja su regresija i neuronske mreže.
Dakle, dok banka može u svoj model unijeti poznate varijable, poput vrijednosti transfera koje su inicirali njeni klijenti, kako bi postigla željeni ishod tko će se vjerojatno baviti pranjem novca, neuronska mreža može stvoriti snažniji obrazac ako može uspješno stvoriti odnos između ulaznih varijabli poput vremena prijavljenog, zemljopisnog položaja korisnika, IP adrese korisnikovog uređaja, primatelja ili pošiljatelja sredstava i bilo koje druge značajke koja će vjerojatno predstavljati aktivnost pranja.
Ostale tehnike prediktivnog modeliranja koje koriste financijske tvrtke uključuju stabla odlučivanja, iskopavanje vremenskih serija i Bayesovu analizu. Tvrtke koje iskorištavaju velike podatke pomoću mjera predviđanja modeliranja mogu bolje razumjeti na koji način njihovi kupci djeluju sa svojim proizvodima i mogu prepoznati potencijalne rizike i mogućnosti za tvrtku.
